こんにちは、Elcamyのデータサイエンティスト兼AIエンジニアの近江です。
最近、AI（人工知能）プロジェクトがいろんな業界で流行ってますよね。企業は業務を効率化したり、コストを削減したり、新しいビジネスチャンスを見つけたりするために、AI技術に熱い視線を注いでいます。
しかし、AIプロジェクトは基本的に複雑で、実際にやってみると計画段階でつまずいたり、期待したほどの成果が出なかったりすることが少なくありません。
だからこそ、AIプロジェクトを成功させるには、しっかりとした企画と計画が欠かせません。それは航海に出る前に、船の状態をチェックし、最新の海図を手に入れ、経験豊富な航海士を乗せるようなものです。
では、AIプロジェクトを成功に導くには、具体的にどんな準備や心構えが必要なのでしょうか？
今回は、僕が経験から得た知見を元に、「失敗しないAIプロジェクトの企画と進め方」について、具体的なステップに沿って解説していきます。
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ステップ1：プロジェクトの羅針盤をつくる - 目標設定の重要性
AIプロジェクトを成功させるための最初のステップは、プロジェクトの目標を明確にすることです。目標が曖昧だと、プロジェクトは霧の中で迷走する船のように、どこに向かっているのか分からなくなってしまいます。
| **重要な要素 | 説明** |
|---|---|
| 具体的かつ測定可能な目標の設定 | ただ「業務を効率化したい」と漠然と考えるのではなく、「どの業務の、どのプロセスを、どれくらい効率化したい」のか具体的に設定する必要があります。例えば、「カスタマーサポートの応答時間を、現在の平均5分から2分に短縮する」といった感じです。 |
| ビジネス価値と技術的実現可能性のバランス | AIで何を実現したいのか（ビジネス価値）と、それを実現するための技術的な制約や費用対効果を考慮する必要があります。 |
| 関係者の期待値管理 | プロジェクトに関わる全ての人（経営陣、現場担当者、開発チームなど）の期待値を適切に調整し、共通認識を持つことが重要です。 |
例えば、「顧客 churn 予測モデルを開発する」というプロジェクトの場合は以下の3つのようになります。（※churn（チャーン）：顧客が継続利用しているサービス、例えばサブスクを解約すること）
- **具体的かつ測定可能な目標 churn 予測の精度を80%以上にする。 churn 率を現在の5%から3%に減少させる。 - ビジネス価値と技術的実現可能性のバランス 予測モデル開発に必要なデータは取得可能か？ 予測モデルの運用コストは予算内におさまるか？ - 関係者の期待値管理 **予測モデルの精度や効果や導入スケジュールに関して関係者と事前に合意しておく。
目標設定は、プロジェクトの羅針盤を作るようなものです。関係者全員でしっかりと羅針盤を共有することで、プロジェクトは正しい方向へ進んでいきます。
ステップ2：最強のクルーを結成する - チーム編成と役割分担
AIプロジェクトは、一人の天才が全てを解決できるような単純なものではありません。それぞれの分野に秀でたメンバーが協力し、それぞれのスキルを結集する必要があります。
| 役割 | 必要なスキル |
|---|---|
| プロジェクトマネージャー | プロジェクト管理、リーダーシップ、コミュニケーション能力 |
| データサイエンティスト | 機械学習、統計学、プログラミング（Python, R）、データ解析ツール使用経験 |
| データエンジニア | データベース管理、ETL 処理、プログラミング（SQL, Python）、クラウド技術 |
| AI・機械学習エンジニア | 機械学習アルゴリズム知識、プログラミング（Python, TensorFlow, PyTorch）、システム設計 |
| ビジネスアナリスト | ビジネス分析、コミュニケーション能力、業界知識 |
| UX/UIデザイナー | デザインツール使用経験、ユーザー調査、プロトタイピング |
実際はデータサイエンティスト、データエンジニア、AI・機械学習エンジニアの役割を1人で担っているケースは多いです。しかしその方の負担や退職や体調不良などによる継続性のリスクが大きいため、可能であれば全てできる方がもう一人稼働できるような体制が望ましいです。
以下はイメージです。
案件X：Aさん（70%）、Bさん（20%）、Cさん（10%）
案件Y：Aさん（10%）、Bさん（40%）、Cさん（10%）
案件Z：Aさん（10%）、Bさん（30%）、Cさん（70%）
余力：各メンバー10%ずつ（R＆Dやトラブル対応に回す）
各メンバーで役割をきっちり分担する場合は自分の役割をしっかりと理解し、フォロワーシップ（自分の業務だけでなく、他人が行なっている業務や業務全体を見通してフォローするような姿勢をここでは指しています）を取ることが重要です。
ステップ3：航海の燃料を確保する - データ収集と準備
AIプロジェクトにおいて、データは航海の燃料のようなものです。質の高い燃料を十分に積んでおかないと、船は途中で止まってしまいます。
-** データの品質 正確性、網羅性、一貫性などを満たした、高品質なデータを集めることが重要です。 - データの前処理 欠損値処理、フォーマット変換、ノイズ除去など、AIモデルに学習させる前にデータを適切に加工する必要があります。 - データガバナンス **データのセキュリティ、プライバシー、倫理的な側面にも配慮する必要があります。
ステップ4：最適な航路を選択する - モデル選定と開発
AIモデルは、航海のルートを決めるようなものです。最適なルートを選ぶことで、目的地に最短距離で到着できます。
| アルゴリズムの種類 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| 回帰モデル | ある入力値に対して、出力値がどのように変化するかを予測する | 売上予測、需要予測 |
| 分類モデル | データをいくつかのカテゴリに分類する | スパムメールの判別、画像認識 |
| クラスタリングモデル | データをいくつかのグループに分割する | 顧客セグメンテーション、異常検知 |
| ディープラーニングモデル | 大量のデータから複雑なパターンを学習し、高精度な予測や分類を行う | 画像認識、音声認識、自然言語処理 |
ステップ5：航海の安全を守る - インフラとツールの選定
AIプロジェクトには、適切なインフラとツールが必要です。それは航海の安全を守るための、頑丈な船と最新の航海計器や帆のようなものです。
- **ハードウェア データ量や処理速度に応じて、適切なGPU、CPU、メモリ、ストレージを選択します。 - ソフトウェア 機械学習ライブラリ（TensorFlow, PyTorchなど）、データ処理ツール、可視化ツールなどを選びます。 - クラウド vs オンプレミス **プロジェクトの規模、予算、セキュリティ要件などを考慮して、クラウドサービスとオンプレミスのどちらで運用するかを決定します。
ステップ6：航海の進捗を管理する - プロジェクト管理と進捗確認
AIプロジェクトは、一度走り出したら終わりではありません。航海中も定期的に進路を確認し、必要に応じて軌道修正する必要があります。
-** アジャイル開発 短いサイクルで開発と評価を繰り返し、柔軟に計画を変更していくアジャイル開発手法が適しています。 - マイルストーン設定 プロジェクトの節目となるマイルストーンを設定し、進捗を管理します。 - 定期的な進捗報告 **定期的に進捗状況や問題点を報告し、関係者間で情報共有を行います。
ステップ7：目的地に到着したら - 導入と運用
AIプロジェクトが完了したら、開発したAIシステムを実際の業務に導入し、運用していく段階に入ります。
-** 段階的な導入 最初は一部のユーザーや業務で試行し、問題点があれば修正してから本格導入します。 - ユーザートレーニング ユーザーが新しいAIシステムをスムーズに使えるよう、トレーニングを実施します。 - 運用監視 AIシステムの動作状況を監視し、パフォーマンス低下やエラー発生に備えます。 - 継続的な改善 **ユーザーからのフィードバックや運用データなどを元に、AIシステムを継続的に改善していきます。
国内外のAIプロジェクト成功事例
実際にAIプロジェクトで成功している企業の事例を表にまとめてみました。
国内AIプロジェクト成功事例
| 企業名 | 事業内容 | AIプロジェクト内容 |
|---|---|---|
| 株式会社メルカリ | フリマアプリ運営 | 画像認識技術を活用した偽ブランド品対策システム |
| 三井住友銀行株式会社 | 金融 | チャットボットによる顧客対応 |
海外AIプロジェクト成功事例
| 企業名 | 事業内容 | AIプロジェクト内容 |
|---|---|---|
| インターネット関連 | 音声AI「Google Assistant」 | |
| Walmart | 小売 | 商品レコメンデーションシステム |
| JD.com | ECサイト | AIドローン倉庫 |
上記はほんの一例であり、他にも多くの成功事例があります。
AIプロジェクト成功への道
AIプロジェクトを成功させるためには、「適切な計画」「質の高いデータ」「優秀なチーム」が三位一体となって初めて成功に近づきます。
AIプロジェクトは、航海と同じです。羅針盤を正しく設定し、優秀なクルーを集め、燃料を十分に積み込み、最新の航海計器を駆使することで、航海の成功、つまりAIプロジェクトの成功に大きく近づくことができます。
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